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Abordagens de otimização para o problema de alocação dinâmica de veículos no contexto de transporte rodoviário de carga no BrasilAlvarez Cruz, Cesar Dario 10 March 2017 (has links)
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Previous issue date: 2017-03-10 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) / This work aims at treating the Dynamic Vehicle Allocation Problem (DVAP) in the context of the Brazilian Freight Transportation system. The problem consists of allocating empty vehicles to different terminals so as to attend the demand of freight transport during a predetermined planning horizon while maximizing the profit from these services. These type of decisions arise in customized freight transport services and in between-terminals operations of consolidation freight services. Given the size of the resulting models of real life problems confronted by third party logistics operators are large for using exact solution methods, heuristic methods have been used for giving good quality solution at the expense of optimality guarantee. In this context, the objective of this work is to contribute with solution methods that provide optimality guarantee or quality solution certificates for treating large-scale problems in reasonable computational times. The methods utilized are lagrangean relaxation, using subgradient optimization, and DantzigWolfe decomposition together with a lagrangian heuristic and factibilization method, respectively. Computational experiments are presented and analyzed for randomly generated instances and real-world instances from a brasilian freight operator. The latter method shows great potential for treating large-scale problems. / Este trabalho aborda o problema de Alocação Dinâmica de Veículos (PADV) no contexto de Transporte Rodoviário de Carga. O problema envolve alocar veículos de carga para atender a demanda de transporte de carga prevista entre terminais durante um horizonte de tempo multiperíodos e finito. O objetivo e maximizar o lucro gerado pelos serviços completados. Este tipo de decisões surge nos serviços de transporte de carga de lotação e na parcela de transporte de transferência dos serviços de transporte de carga consolidada. Dado que o tamanho dos problemas que enfrentam as transportadoras logísticas sÃo consideravelmente grandes parase resolver com métodos exatos em tempos computacionais aceitáveis, tem-se utilizado métodos heurísticos para dar boas soluções sem garantia de otimalidade mas em tempos toleráveis a estes problemas. Neste contexto, pretende-se contribuir com métodos de solução que proporcionem garantia de otimalidade e/ou boas soluções aproximadas, acompanhadas de certificados de otimalidade ou de qualidade de solução, para tratar problemas de porte em tempos razoáveis. Os métodos propostos estao baseados em relaxação lagrangiana, utilizando o método de otimização do subgradiente, e na decomposto de Dantzig Wolfe, utilizando a técnica de geração de colunas, além de heurísticas lagrangianas e de factibilização acopladas nestes métodos. Experimentos computacionais usando instâncias geradas aleatoriamente e baseados em dados reais de transportadoras brasileiras sao apresentados e analisados, para as duas abordagens, mostrando seus potenciais de aplicação pratica, principalmente para problemas de grande porte.
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Método Subgradiente Condicional com Sequência Ergódica / Conditional subgradient method with sequence ErgodicSILVA, Jose Carlos Rubianes 18 February 2011 (has links)
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Previous issue date: 2011-02-18 / In this dissertation we consider a primal convex optimization problem and we study
variants of subgradient method applied to the dual problem obtained via a Lagrangian
function. We analyze the conditional subgradient method developed by Larsson et al,
which is a variant of the usual subgradient method. In this variant, the subgradients are
conditioned to a constraint set, more specifically, the behavior of the objective function
outside of the constraint set is not taken into account. One motivation for studying
such methods is primarily its simplicity, in particular, these methods are widely used
in large-scale problems. The subgradient method, when applied to a dual problem, is
relatively effective to obtain a good approximation of a dual solution and the optimal
value, but it is not efficient to obtain primal solutions. We study a strategy to obtain
good approximations of primal solutions via conditional subgradient method, under
suitable additional computational costs. This strategy consists of constructing an ergodic
sequence of solutions of the Lagrangian subproblems.We show that the limit points of this
ergodic sequence are primal solutions. We consider different step sizes rule, in particular,
following the ideas of Nedic and Ozdaglar, using the constant step size rule, we present
estimates of the ergodic sequence and primal solutions and / or the feasible set. / Nesta dissertação consideramos um problema de otimização convexo e estudamos variações
do método subgradiente aplicado ao problema dual obtido via uma função Lagrangiana.
Estudamos o método subgradiente condicional desenvolvido por Larsson et al,
o qual é uma simples variação do método subgradiente usual . A principal diferença é
que os subgradientes são condicionados a um conjunto restrição, mais especificamente, o
comportamento da função fora do conjunto restrição não é levado em conta. Uma motivação
para estudar tais métodos consiste principalmente na sua simplicidade, em especial,
estes métodos são bastante usados em problemas de grande porte. O método subgradiente,
quando aplicado a um problema dual, é relativamente eficaz para obter boas aproximações
de soluções duais e do valor ótimo, no entanto, não possue a mesma eficiência para obter
soluções primais. Analisamos uma estratégia para obter boas aproximações de soluções
primais via método subgradiente condicional, com pouco custo computacional adicional.
Esta estratégia consiste em construir uma sequência ergódica das soluções obtidas durante
a resolução dos subproblemas Lagrangianos. Mostraremos que os pontos limites desta sequência
ergódica são soluções primais. Consideramos diferentes regras para o tamanho
do passo, em particular, seguindo as idéias de Nedic e Ozdaglar, apresentamos estimativas
da sequência ergódica com o conjunto de soluções primais e/ou o conjunto viável quando
usamos a regra de passos constantes.
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